Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Einführung in Logistik und Mobilität
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv474_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Meike Schröder
Beschreibung:
  • Einführung in Forschung und Wissenschaft (Was bedeutet Wissenschaftlichkeit?)
  • Themenfindung
  • Literaturanalyse (Recherchieren, Fachinformationen finden, Literatur analysieren hinsichtlich Qualität und Relevanz, Beschaffung von Medien, Exkurs zu TUB, GBV, Datenbanken)
  • Korrektes Zitieren (Umgang mit Literatur, Plagiate, Zitatformen, Exkurs zu Zitationsprogramm Citavi)
  • Struktur einer wissenschaftlichen Arbeit (Materialübersicht, Forschungsfrage, Exposé, Argumentation, Struktur, Grammatik, Textteile)
  • Formatieren und Layout (Gliederung, Absätze, Fußnoten, Exkurs zu Formatieren mit Word)
  • Verfassen eines Exzerptes für die Hausarbeit und schriftliche Klausur
  • Besprechung möglicher Klausurfragen
Leistungsnachweis:
312 - Einführung in Logistik und Mobilität<ul><li>312 - Einführung in Logistik und Mobilität: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1918-2023 - Einführung in Logistik und Mobilität<ul><li>p1939-2023 - Einführung in Logistik und Mobilität: Klausur schriftlich</li><li>vl463-2023 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li><li>vl464-2023 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li><li>vl465-2023 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Referat: Referat</li><li>vl466-2023 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul><br>m650 - Einführung in Logistik und Mobilität<ul><li>p131 - Einführung in Logistik und Mobilität: Klausur schriftlich</li><li>vl220 - Freiwillige Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li><li>vl221 - Freiwillige Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li><li>vl222 - Freiwillige Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Referat: Referat</li><li>vl223 - Freiwillige Studienleistung Einführung in Logistik und Mobilität - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Logistik und Unternehmensführung (W-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 175
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 7

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.